有些深度的網(wǎng)絡(luò)小說

烽火戲諸侯。

他們是一家做網(wǎng)站的公司，據(jù)我了解，其售后是極差的，前期你可能會感受到他們很熱情的，但后面你就感受到絕望。
對于他們所說的，基本都不可信，很多都是抄襲的，這個只有內(nèi)行的人才知道，謹(jǐn)慎。

是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合于處理和預(yù)測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是：一種概率網(wǎng)絡(luò)，它是基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)，而貝葉斯公式則是這個概率網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的數(shù)學(xué)模型,所謂概率推理就是通過一些變量的信息來獲取其他的概率信息的過程，基于概率推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對于解決復(fù)雜設(shè)備不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障有很的優(yōu)勢，在多個領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。
2、貝葉斯分類算法是：統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識進(jìn)行分類的算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫中，而且方法簡單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。
3、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類算法的區(qū)別：由于貝葉斯定理假設(shè)一個屬性值對給定類的影響?yīng)毩⒂谄渌鼘傩缘闹?，而此假設(shè)在實(shí)際情況中經(jīng)常是不成立的，因此其分類準(zhǔn)確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨(dú)立性假設(shè)的貝葉斯分類算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。
貝葉斯分類算法是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識進(jìn)行分類的算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫中，而且方法簡單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。
由于貝葉斯定理假設(shè)一個屬性值對給定類的影響?yīng)毩⒂谄渌鼘傩缘闹?，而此假設(shè)在實(shí)際情況中經(jīng)常是不成立的，因此其分類準(zhǔn)確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨(dú)立性假設(shè)的貝葉斯分類算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。

深度信念網(wǎng)絡(luò)由于理論分析的難度大，加上訓(xùn)練方法需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧，所以不火。
深度信念網(wǎng)絡(luò)在2006年提出，它是一種生成模型，通過訓(xùn)練其神經(jīng)元間的權(quán)重，我們可以讓整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照最大概率來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們不僅可以使用DBN識別特征、分類數(shù)據(jù)，還可以用它來生成數(shù)據(jù)。
深度信念網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，既可以用于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，類似于一個自編碼機(jī)；也可以用于監(jiān)督學(xué)習(xí)，作為分類器來使用。

額。。。樓上的強(qiáng)。。。我覺得《你在天堂里遇見的五個人》、《失竊的孩子》、《大象的眼淚》、、、等等比較符合你的要求。。。不多介紹，你自己上網(wǎng)看簡介就知道了。。我看完感慨了好久。。

深度信念網(wǎng)絡(luò)由于理論分析的難度大，加上訓(xùn)練方法需要很多經(jīng)驗(yàn)和技巧，所以不火。
深度信念網(wǎng)絡(luò)在2006年提出，它是一種生成模型，通過訓(xùn)練其神經(jīng)元間的權(quán)重，我們可以讓整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照最大概率來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們不僅可以使用DBN識別特征、分類數(shù)據(jù)，還可以用它來生成數(shù)據(jù)。
深度信念網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，既可以用于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，類似于一個自編碼機(jī)；也可以用于監(jiān)督學(xué)習(xí)，作為分類器來使用。

深度學(xué)習(xí)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在九幾年就很火了，之后因?yàn)闆]法解決多層網(wǎng)絡(luò)，梯度消失的問題，一度被svm的性能超越。直到2012年hinton提出rbm，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才興起

不是網(wǎng)絡(luò)小說的小說？有深度？。。。死亡島，茶花女，老人與海，時間機(jī)器....要是比較喜歡青年讀物但又覺得便當(dāng)網(wǎng)文太次就推薦去看輕小說比小白文要好很多。

這兩個概念實(shí)際上是互相交叉的，例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。